You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
|
|
|
|
复杂度的计算是算法中至关重要的一个知识点
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 时间复杂度
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
O(1) 无论输入的量级有多大，始终都保持相同计算量
|
|
|
|
|
O(n) 计算量和输入的量级成正比，即输入量级越大计算量越大
|
|
|
|
|
O(n^2) 计算量是输入量级的平方
|
|
|
|
|
O(logn) 计算量是数据量的对数
|
|
|
|
|
O(n * logn) 数据量 * 数据量的对数
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
O(n) 常见于循环遍历的算法中
|
|
|
|
|
O(n^2) 则会经常出现在嵌套循环的算法中
|
|
|
|
|
O(logn) 常见于二分的算法中
|
|
|
|
|
O(n * logn) 常见于循环嵌套二分的算法中
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 空间复杂度
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
O(1) 无论输入的量级有多大，始终都保持相同空间量
|
|
|
|
|
O(n) 计算量和输入的量级成正比，即输入量级越大计算量越大
|
|
|
|
|
O(n^2) 计算量是输入量级的平方
|
|
|
|
|
O(logn) 计算量是数据量的对数
|
|
|
|
|
O(n * logn) 数据量 * 数据量的对数
|
